EOST2022 TANGO, 신경망 자동생성 통합개발 프레임워크
TANGO(탱고)는 클라우드부터 온디바이스까지 다양한 환경에 최적화된 신경망을 자동으로 생성하고 운영하는 통합 개발 프레임워크입니다. '저코드(Low-code)' 방식을 지향하여 인공지능 전문 지식이 부족한 사용자도 코딩 없이 신경망을 구축할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 가트너가 제시한 '인공지능의 민주화(AI 민주화)'와 맥을 같이하며, 기술의 진입 장벽을 낮추어 산업 전반에 인공지능의 혜택이 고루 돌아가게 하는 것을 목표로 합니다. 전문가뿐만 아니라 일반 사용자도 인공지능을 쉽게 다룰 수 있는 대중화의 발판을 마련하고 있습니다. 인공지능 개발 과정은 데이터 수집부터 배포까지 매우 복잡한 단계를 거칩니다. 특히 적절한 신경망 모델을 선정하거나 수많은 하이퍼파라미터를 최적화하는 일은 전문가에게도 쉽지 않은 과제입니다. 초깃값 설정이나 학습률 조절 등은 마치 수많은 버튼이 달린 리모컨처럼 복잡하여 진입 장벽이 높았습니다. TANGO는 이러한 어려움을 해결하기 위해 MLOps와 AutoML 기술을 결합하여 데이터 준비부터 배포까지의 과정을 자동화했습니다. 이를 통해 도메인 지식은 풍부하지만 소프트웨어 코딩에 익숙하지 않은 전문가들도 효율적으로 결과물을 도출할 수 있습니다. TANGO의 핵심적인 차별점은 산업 현장의 수요가 높은 객체 검출(Detection) 기술에 특화되어 있다는 점입니다. 기존의 자동 생성 도구들이 주로 단순한 분류(Classification) 문제에 집중했다면, TANGO는 복잡한 이미지 속에서 물체의 위치와 종류를 정확히 찾아내는 검출 기능을 강화했습니다. 또한, 구글이나 아마존처럼 특정 클라우드에 종속되지 않고 공장 내 엣지 서버나 스마트 기기 같은 온디바이스 환경으로의 자유로운 배포를 지원합니다. 이는 다양한 하드웨어 가속기 환경에서도 신경망이 최적의 성능을 낼 수 있도록 돕는 강력한 범용성을 제공합니다. 기술적 유연성을 확보하기 위해 TANGO는 도커(Docker) 기반의 모듈러 구조를 채택하고 있습니다. 데이터 라벨링, 신경망 시각화, 백본 네트워크 탐색 등 각 개발 단계를 독립적인 모듈로 구성하여 필요에 따라 기능을 확장하거나 교체할 수 있습니다. 모듈 간의 연결은 표준 규약을 통해 이루어지며 전체 파이프라인은 REST API로 관리됩니다. 이러한 개방형 구조는 서로 다른 기업이나 연구자들이 자신의 알고리즘을 쉽게 통합하고 협업할 수 있는 생태계를 조성합니다. 덕분에 최신 기술이 빠르게 반영되는 유기적인 개발 환경 유지가 가능해집니다. 현재 TANGO 프로젝트는 깃허브(GitHub)를 통해 소스 코드를 공개하고 지속적으로 업데이트를 진행하고 있습니다. 정부 과제의 일환으로 추진되는 이 프로젝트는 내년까지 완전한 통합 도구 개발을 마무리하고 본격적인 실용화 단계로 진입할 예정입니다. 국내 클라우드 및 인공지능 소프트웨어 기술의 자생력을 강화하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 것이 궁극적인 지향점입니다. 누구나 참여할 수 있는 오픈소스 생태계 내에서 많은 사용자가 기술을 검증하고 새로운 알고리즘을 기여함으로써, 대한민국이 인공지능 기술 강국으로 도약하는 중요한 기반이 될 것입니다.
